System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种云端融合应用服务框架集成方法技术_技高网
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一种云端融合应用服务框架集成方法技术

技术编号:41258136 阅读:5 留言:0更新日期:2024-05-11 09:17
本发明专利技术属于云端融合应用服务集成领域,特别涉及一种云端融合服务框架集成方法。包括以下步骤:步骤S1、使用ChatGPT的Chat Completion API从服务组件的开发文档和网站描述信息中抽取信息,形成标准化的服务描述文件;步骤S2、使用ChatGPT分析服务描述文件中的服务组件描述信息与提供服务描述信息两部分,分别提炼出服务组件与服务的tag标签;同时使用ChatGPT的Embbeding API计算其长为1536维的嵌入向量,存储在字典中;步骤S3、基于ChatGPT与所构建的服务信息知识库,构建需求匹配的问答系统;等等。本方法可一键部署并自动对接各项服务,使得应用的部署更加便捷高效。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于云端融合应用服务集成领域,特别涉及一种云端融合服务框架集成方法。


技术介绍

1、企业在部署服务时,需要面对复杂的应用构成和服务环境,并且需要解决不同的应用服务之间的依赖关系,应用的扩展性等问题。随着互联网技术的高速发展,传统的应用服务集成方法,例如基于中间件的集成,基于web服务的集成等存在成本高效率性能低,并且不能灵活变化等缺点。云端融合集成部署将服务部署于云端,利用云端的弹性资源,自动扩展等特性,能实现更高效更灵活的应用服务集成过程。目前,已有一些应用服务集成框架存在。然后,这些框架平台面向的是拥有经验的专业运维人员,能人工处理服务的部分依赖,并根据业务需求选取服务组件,对使用者要求较高。

2、容器是一种新型的可执行单元,其包含了需要运行的服务程序以及配套的运行时环境。容器轻量可移植,很适合作为云端服务中的服务组件,适用于很多场景。目前对容器平台中的应用包含的服务组件管理,实际上就是对容器的管理。如果没有事先指定服务之间的依赖关系,则对于用户来说在部署时要解决依赖是一件非常困难的事。

3、大语言模型具有强大的理解和生成人类语言的能力,它们通常在大量的文本数据上进行训练,可以执行广泛的任务。通常这些模型能掌握自然语言的内在规律,并且根据所学的知识产生新的文本内容。大语言模型能够对自然语言进行准确分析,并做出恰当的回答。在处理用户需求方面,大语言模型也能快速理解用户的语言,并将其匹配到相应的服务组件的描述信息。并且在服务组件的依赖关系处理上,也能帮助相关人员提供相应支持,大大降低系统使用成本


技术实现思路

1、本专利技术提供了一种需求自动映射服务组件构建出服务模版,并支持一键快速部署服务模版并自动对接服务组件的解决方案。通过引入大语言模型,基于大语言模型强大的语言理解能力,将需求与服务过程模版进行匹配。并通过结构化的服务过程描述和依赖关系描述,自动生成服务模版的依赖关系总集,实现了较好的服务模版生成效果。最后通过部署生成的服务模版,实现了需求到应用服务的一键快速部署过程。

2、技术方案:

3、本专利技术提出了一种云端融合服务框架集成方法,提供了根据需求自动构建服务模版,一键部署应用服务的解决方案。通过构建服务过程模版,利用大语言模型实现需求到服务组件的映射,能够方便快捷的构建新应用。部署应用的同时部署服务组件并自动对接好各项服务。

4、一种云端融合服务框架集成方法,包括以下步骤:

5、步骤s1、使用chatgpt的chat completion api从服务组件的开发文档和网站描述信息中抽取信息,形成标准化的服务描述文件。描述文件具有规范的字段定义,包括:服务组件的基础信息、服务组件提供的服务列表、依赖服务组件和服务组件的环境配置数据。描述文件规范的记录了单一具体服务组件的功能、接口、部署环境以及服务依赖的信息,解决了开发文档中字段定义不统一、信息缺失的问题。同时在匹配时能避免在大段自然语言文本中匹配关键词,造成浪费与降低匹配精度。

6、步骤s2、使用chatgpt分析服务描述文件中的服务组件描述信息与提供服务描述信息两部分,分别提炼出服务组件与服务的tag标签。同时使用chatgpt的embbeding api计算其长为1536维的嵌入向量,存储在字典中。字典存储键-值对集合,具有很高的查找性能。存储时键为tag,值为所有具有该tag的服务组件或服务的嵌入向量,以链表形式存储。

7、完成构建的字典与服务组件的描述文件集共同构成匹配所需的服务信息知识库。tag与嵌入向量提供了知识库信息的精确与模糊两种匹配方法。tag具有直观的语义含义,能精确表示服务特性。嵌入向量具有语义信息的编码,包含更稠密的数据信息。

8、步骤s3、基于chatgpt与所构建的服务信息知识库,构建需求匹配的问答系统。

9、步骤s4、根据部署平台以及确认的服务组件列表中服务的描述信息包含的服务依赖、环境依赖字段解决组件依赖,构建服务组件的依赖服务集与依赖关系集,与目标平台等参数组成可供直接部署的应用模版。

10、步骤s5、部署应用模版,循环查找依赖服务集中已部署好依赖的服务,从底向上进行服务的部署。部署时根据依赖关系信息自动更改服务的接口配置对接服务,使其能进行服务调用。最终完成应用模版中所有服务组件的部署,实现应用的自动部署与服务对接。

11、步骤s3问答系统流程包括需求录入、需求分析、服务信息匹配、答案生成。

12、需求录入阶段,通过与用户多轮交互收集用户原始信息,阶段结束时整合历史对话信息、提炼需求,去除对话中的重复、纠错等部分。

13、需求分析阶段,提取录入的总结需求的tag,并通过embedding api计算其嵌入向量。需求分析工作由多个基于chatgpt的智能体组成的团体进行。

14、服务信息匹配阶段,使用提取的tag与嵌入向量匹配服务信息知识库找到匹配需求的服务数据。tag基于字符串比较,嵌入向量基于向量距离的相似度匹配。

15、答案生成阶段,整合查找匹配到的具体服务组件的描述信息的服务信息数据供用户审查与确认。用户确认后,得到原始需求对应的具体服务组件列表。

16、步骤s4中服务组件的依赖解决过程包括:

17、步骤s4-1:将匹配得到的服务组件列表作为待解决依赖的初始列表,遍历该列表,取出待解决依赖列表中的服务组件,遍历服务描述中的依赖服务字段 ,如果字段不为空,获取字段中每一个依赖的服务组件的服务描述,并将其添加到待解决依赖列表末尾。如果为空,直接标记当前服务组件依赖解决完成,移除出待解决依赖列表。

18、步骤s4-2: 根据服务组件的依赖字段以及服务提供字段,生成一条依赖关系。

19、依赖关系记录了服务间对接的方式以及其他信息。在实际部署时会根据依赖关系动态调整服务组件的部署配置,当依赖类型为服务间通信,例如值为http、https时,会自动分配端口并写入双方服务配置,当依赖类型为数据共享,例如值为shared-value时,会自动分配虚拟数据卷进行挂载,并将卷符写入双方服务配置。

20、步骤s4-3:服务组件所有依赖解决完毕,从待解决依赖列表中移除。

21、步骤s4-4:重复步骤s4-1至步骤s4-3,直到待解决依赖列表为空。记录过程中产生的依赖服务组件得到依赖服务集。记录过程中产生的依赖关系得到依赖关系集。

22、有益效果

23、本专利技术将应用拆分到服务组件,通过服务组件组合的方式来定义应用,降低了传统应用定义方式下构建应用的难度以及扩展应用服务的瓶颈。本专利技术考虑到大语言模型的强大语言理解和处理的能力,通过引入大语言模型,辅助于构建需求与具体服务组件的映射关系。本专利技术定义了标准化的服务描述与依赖关系,将服务组件抽象为标准化的服务描述,更易于处理与解决服务组件的依赖,使得应用的服务组件选取过程自动化,服务组合的制定过程更加便捷。采用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种云端融合服务框架集成方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述一种云端融合服务框架集成方法,其特征在于, 步骤S3问答系统流程包括需求录入、需求分析、服务信息匹配、答案生成;

3.根据权利要求1所述一种云端融合服务框架集成方法,其特征在于, 步骤S4中服务组件的依赖解决过程包括:

【技术特征摘要】

1.一种云端融合服务框架集成方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述一种云端融合服务框架集成方法,其特征在于, 步骤s3问答系统流程包括...

【专利技术属性】
技术研发人员:柳先辉刘瑞祥
申请(专利权)人:同济大学
类型:发明
国别省市:

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